Джейд Картер - Искусственный интеллект. Машинное обучение
Название: | Искусственный интеллект. Машинное обучение | |
Автор: | Джейд Картер | |
Жанр: | Детская образовательная литература, Другие языки и системы программирования, Околокомпьютерная литература, Для среднего школьного возраста (Подростковая литература) 12+, Зарубежная литература для детей | |
Изадано в серии: | неизвестно | |
Издательство: | неизвестно | |
Год издания: | 2024 | |
ISBN: | неизвестно | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "Искусственный интеллект. Машинное обучение"
Исследуйте мир машинного обучения с этой книгой, предназначенной для тех, кто стремится погрузиться в фундаментальные принципы и передовые методы этой динамично развивающейся области. От введения в основные концепции до глубокого погружения в продвинутые техники и приложения, каждая глава представляет собой комплексное исследование, подкрепленное практическими примерами и советами. Будучи ориентиром как для начинающих, так и для опытных практиков, данная книга поможет вам освоить ключевые навыки, необходимые для эффективного применения методов машинного обучения в реальных задачах.
К этой книге применимы такие ключевые слова (теги) как: Самиздат,искусственный интеллект,обучение программированию,машинное обучение,язык Python,только на Литрес
Читаем онлайн "Искусственный интеллект. Машинное обучение" (ознакомительный отрывок). Главная страница.
- 1
- 2
- 3
- . . .
- последняя (7) »
Джейд Картер Искусственный интеллект. Машинное обучение
Глава 1: Введение в Машинное Обучение
1.1 История и эволюция Машинного Обучения
1.1.1 Предшествующие идеи и теории
Машинное обучение – это область искусственного интеллекта, которая изучает алгоритмы и модели, которые позволяют компьютерам "учиться" на основе данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. История машинного обучения уходит корнями в далекие времена, но ее современное понимание и развитие начались в середине XX века.Идеи, лежащие в основе машинного обучения, действительно имеют древние корни и прослеживаются через различные этапы развития человеческой мысли и науки. Возьмем, например, аристотелевскую логику и метод индукции.
Аристотель, древнегреческий философ, в своих работах заложил основы формальной логики. Его идеи о категориях и законах заключаются в формализации мышления и принятии выводов на основе логических правил. Это можно рассматривать как предшественника идеи о систематизации знаний и прогнозировании на основе логических закономерностей.
Метод индукции, который был важным элементом научного метода еще со времен Аристотеля, заключается в выводе общих закономерностей из конкретных наблюдений. Это позволяет сделать обоснованные прогнозы о будущих событиях или состояниях на основе имеющихся данных. Основываясь на этом методе, можно сказать, что идеи прогнозирования на основе наблюдений имели свои корни еще в древности.
В 19 веке с развитием математической логики и статистики произошел значительный прогресс в создании формальных моделей, которые впоследствии стали предшественниками современных методов машинного обучения. Одним из ярких примеров такого развития является линейная регрессия, предложенная Френсисом Гальтоном в 1886 году.
Линейная регрессия – это статистический метод анализа данных, который используется для оценки отношений между зависимой переменной (или переменными) и одной или несколькими независимыми переменными. В основе этого метода лежит предположение о линейной зависимости между переменными, и он позволяет прогнозировать значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
Френсис Гальтон был английским ученым, который впервые систематизировал и предложил использовать метод линейной регрессии для анализа данных о наследственности характеристик в человеческой популяции, таких как рост, вес и другие физические параметры. Его работа стала важным вкладом не только в статистику, но и в более широкое применение математических методов для анализа данных и прогнозирования.
Линейная регрессия быстро стала популярным инструментом в научных и практических исследованиях, поскольку позволяла делать прогнозы на основе имеющихся данных и выявлять статистические связи между переменными. Ее использование распространилось на различные области знаний, включая экономику, социологию, медицину и многие другие. Таким образом, линейная регрессия стала важным этапом в развитии методов анализа данных и прогнозирования, которые позднее стали частью основ современного машинного обучения.
Таким образом, можно видеть, что идеи, лежащие в основе машинного обучения, имеют глубокие корни в различных областях знания, начиная с античной философии и логики, и до современной математической статистики и информатики. Это свидетельствует о том, что машинное обучение – это не только результат последних достижений в технологиях, но и продукт накопленного человечеством опыта и знаний.
В конце 1940-х и в 1950-е годы, с развитием компьютеров, начали появляться первые попытки создания алгоритмов машинного обучения. Этот период считается золотой эрой для исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Развитие вычислительной техники и появление новых компьютеров создали возможность для проведения более сложных вычислений и экспериментов с алгоритмами обучения.
Важным событием этого периода стало введение термина "машинное обучение" в 1959 году Артуром Сэмуэлом, американским ученым и пионером в области искусственного интеллекта. Он использовал этот термин для описания способности компьютеров к обучению без явного программирования. Этот момент можно считать зарождением современного понятия машинного обучения как --">- 1
- 2
- 3
- . . .
- последняя (7) »
Книги схожие с «Искусственный интеллект. Машинное обучение» по жанру, серии, автору или названию:
Надежда Сергеевна Жданова - Обучение основам дизайна. Конспекты уроков Жанр: Детская образовательная литература Год издания: 2013 Серия: Библиотека учителя изобразительной деятельности |
Владимир Андреевич Мезенцев - Человек ищет чудо Жанр: Детская образовательная литература Год издания: 1978 |
Юрий Михайлович Фролов - От инстинкта до разума (Очерк науки о поведении) Жанр: История: прочее Год издания: 1952 |